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處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。推薦使用磁盤增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。 E CS 彈性云服務(wù)器-高性能計(jì)算來自:專題
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Hive對接第三方服務(wù) Hive對接外置自建關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 Hive支持將元數(shù)據(jù)外置到自建關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中,例如,將元數(shù)據(jù)外置到開源MySQL或Postgres數(shù)據(jù)庫。 Hive對接 CSS 服務(wù) 利用Elasticsearch-Hadoop插件,完成Hive和CSS服務(wù)的Elastics來自:專題
臨如下兩種選擇:一種是大量購買機(jī)器及Hadoop發(fā)行商版本,本地自建Hadoop大數(shù)據(jù)集群;一種是按企業(yè)自身的需求,購買公有云大數(shù)據(jù)云服務(wù)構(gòu)建自己的云上大數(shù)據(jù)平臺。 企業(yè)該如何選擇呢?云小課為您解讀華為云大數(shù)據(jù)云服務(wù) MRS 相比自建Hadoop集群的優(yōu)勢,幫助您更好的進(jìn)行選擇。 M來自:百科
了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 數(shù)據(jù)存儲來自:專題